IBM watsonx.data Vor- und Nachteile

IBM Watsonx ist ein Open-Source-Tool, das sichere Funktionen enthält und mit dem ich es erfolgreich in das Datenverarbeitungssystem meines Unternehmens integriert habe. Die Absicht war, ein sicheres, auf KI basierendes Verarbeitungssystem zu schaffen, auf das sich das Unternehmen verlassen kann. Der Grund, warum wir IBM Watsonx zunächst als Teil unserer neuen KI-Projekte eingerichtet haben, ist die gute Datenwissenschaft, die damit einhergeht. Aus diesem Grund ist Watsonx eines der skalierbarsten Tools. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl IBM watsonx.data sehr skalierbar ist, ist es auch sehr kostspielig und ressourcenintensiv, und die Kosten können drastisch steigen, wenn Sie versuchen, große Datenmengen zu analysieren, und Sie können sogar eine leichte Verzögerung bemerken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist perfekt und einzigartig, was allen Interessengruppen in der Zukunft hilft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Komplexität: Die Einrichtung und Konfiguration der Plattform kann für Benutzer ohne Vorkenntnisse oder technisches Wissen in Big-Data-Umgebungen eine Herausforderung darstellen.

2. Preisgestaltung: Für kleine oder mittelständische Unternehmen könnten die mit Watsonx.data verbundenen Kosten im Vergleich zu anderen cloudbasierten Datenplattformen als hoch angesehen werden.

3. Integrationsherausforderungen: Obwohl Watsonx.data mehrere Datenquellen unterstützt, könnte die Integration mit bestimmten Altsystemen oder weniger verbreiteten Drittanbieter-Tools zusätzlichen Aufwand erfordern.

4. Lernkurve: Für Benutzer, die neu im IBM-Ökosystem sind, könnte es Zeit in Anspruch nehmen, die verschiedenen Funktionen und Merkmale von Watsonx.data zu beherrschen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM Watsonx.data ist die beste Wahl für die sichere Nutzung und die am besten ausgestatteten Daten für Ihr Management. In einer großen Sammlung zu arbeiten, genau dann, wenn es nötig ist, von Grund auf zu beginnen bis hin zur Nutzung der Daten, um Lösungen für verschiedene Datenprobleme zu finden, könnte in Bezug auf Zeit und Aufwand hilfreich sein. Mit WatsonX.Data können wir schnell verschiedene maschinelle Lernmodelle trainieren, anpassen und testen und sie dann einsetzen. Die Sandstein-Modelle werden für spezifische Feinabstimmungsaufgaben verwendet, und Granit ist die Basis für eine GPT-ähnliche Architektur. Es spart Zeit, Geld, ist umweltfreundlich und auch sehr effektiv. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Integration der APIs könnte verbessert werden und die Leistungsverzögerung sollte ebenfalls reduziert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nach fast fünf Jahren der Nutzung muss ich sagen, dass ich von IBM Watsonx.data sehr beeindruckt bin. Dies ist jedoch eine so leistungsstarke und intuitive Plattform für einfachere Datenverwaltung und -analyse. Aufgrund seiner Anpassungsfähigkeit kann es mit verschiedenen Datentypen umgehen. Es interagiert nahtlos mit den KI-Tools. Das auffälligste Merkmal ist die Visualisierung von Daten mit fortschrittlicher Analytik. Es konnte sowohl strukturierte als auch unorganisierte Daten mit absoluter Brillanz verarbeiten, wodurch meine Produktivität erheblich gesteigert wurde. Watsonx.data war mein bevorzugtes Werkzeug bei all meiner Datenarbeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM Watson.data ist sehr ressourcenintensiv, und seit der Einführung von KI kann es eine beträchtliche Menge an RAM verbrauchen. Daher können die Kosten drastisch steigen, wenn man nicht darauf achtet, wie viele Ressourcen es verbraucht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist sicher zu verwenden mit hoher Sicherheit. Dies hilft Unternehmen, bedeutungsvolle Muster und Vorhersagen zu extrahieren, wodurch datengetriebene Entscheidungsfindung viel effizienter wird. Es unterstützt Multi-Cloud- und hybride Datenbereitstellungen, was Unternehmen die Flexibilität gibt, ihre Cloud-Anbieter zu wählen, während sie die Kontrolle über ihre Daten behalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Verwalten und Konfigurieren der gesamten Palette von Tools kann eine steile Lernkurve erfordern. Dies könnte es schwieriger oder teurer machen, später zu einem anderen Anbieter zu wechseln. Im Vergleich zu weiter verbreiteten Open-Source-Tools wie Apache Hadoop oder Spark hat Watsonx.data eine kleinere Gemeinschaft von Entwicklern und Experten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM watsonx.data ist benutzerfreundlich mit einer intuitiven Benutzeroberfläche, die es einfach macht, sich zurechtzufinden. Es bietet leistungsstarke Analysefunktionen und integriert sich nahtlos mit anderen IBM-Tools, was die Gesamteffizienz und das Datenmanagement verbessert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Einrichtung kann in verschiedenen Datenumgebungen herausfordernd sein

Es dauert Zeit, alle Funktionen zu erlernen

Anpassungsoptionen könnten begrenzt benutzerfreundlich sein

Begrenzte Support-Ressourcen können den Lernprozess verlangsamen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze wirklich, wie es die umfassende Optimierung des Data Warehouses mit der Leistungsanalyse und der Verarbeitung natürlicher Sprache integriert. Es behandelt fehlende Werte, Ausreißer und bietet Echtzeiteinblicke sowie außergewöhnliche Datenvisualisierung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Für Benutzer, die mit fortgeschrittenen Funktionen wie maschinellen Lernmodellen und RAG nicht vertraut sind, könnte es eine Lernkurve geben. Die Unterstützungsdokumentation ist umfassend, aber die Navigation dieser Funktionen kann komplex sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Watson. data from IBM provides central data access and administration capabilities to streamline data governance and avoid duplication, which makes it ideal for artificial intelligence and analytics applications. Multiple engines and tools can query and process the same data simultaneously, courtesy of the support for open table formats that include apache iceberg. It also brings in variable degrees of deployment options to meet differing organizational needs, including managed services on both ibm cloud and aws, as well as self-managed applications on-prem. This will allow businesses to quickly infuse AI into their operations to enhance productivity and make better decisions, smartly integrated with other ibm ai technologies like watsonx.ai. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

When we first setup IBM watsonx.data, we had to go through a number of problems as it did not integrate with our existing system properly. So we had to constantly seek help from the official IBM support team. But after integrating it, we had no major issues and it is working correctly. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM Watson provided a centralized platform for data access and administration, simplifying data governance and reducing redundancy. It is well-suited for AI and analytics applications, enabling multiple tools and engines to query and process the same data simultaneously. This is made possible by support for open table formats like Apache Iceberg. Watson also offers a range of deployment options, including managed services on IBM Cloud and AWS, as well as self-managed on-premise solutions. These capabilities allow organizations to integrate AI swiftly into their operations, improving productivity and decision-making, while seamlessly working alongside other IBM AI technologies such as Watsonx.ai. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

IBM watsonx does not seem to be integrated seamlessly with our bigdata pipelines.

We had to alter the systems and take support from IBM to resolve the issues.

After that everything seems to be good. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Watsonx.data am meisten auffällt, ist seine Datenvirtualisierung und KI-Integration. Die Fähigkeit, auf Daten zuzugreifen und sie zu verwalten, ohne sie zu verschieben, kombiniert mit der nahtlosen Integration mit den KI-Tools von IBM, bietet leistungsstarke Möglichkeiten für Unternehmen, die KI in großem Maßstab nutzen möchten, während sie Flexibilität in hybriden Cloud-Umgebungen beibehalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Komplexität der Einrichtung und Verwaltung von Watsonx.data kann ein Nachteil sein, insbesondere für Organisationen, die mit IBM-Technologien oder hybriden Cloud-Systemen nicht vertraut sind. Es kann erhebliches Fachwissen und Ressourcen erfordern, was seine Zugänglichkeit für kleinere Teams oder Unternehmen mit einfacheren Datenanforderungen einschränken könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.